時間序列預測模型matlab工具箱

① matlab怎麼進行時間序列分析arima模型

時間序列及其分析概述 ? 時間序列 ? 時間序列的特點及其建立 ? 時間序列分析的概念、特徵和作用 ? 時間序列分解 ? 時間序列分析的相關特徵量 ? 時間序列分析方法 2/74 1.1 時間序列 自然界以及社會生活的各種事物都在運動、變化和發展著，將它們按時 間順序記錄下來，就可以得到各種各樣的時間序列。對時間序列進行分析研 究，可以揭示事物運動、變化和發展的內在規律，對於人們正確認識事物並 由此做出科學的決策具有重要的現實意義。 1.1.1 時間序列定義 定義 1：時間序列就是一組統計數據，依其發生時間的先後順序排成的 序列。 定義 2：同一現象在不同時間上的相繼觀察值排列而成的序列稱為時間 序列。 定義 3：對某一個或一組變數 x (t ) 進行觀察測量，將在一系列時刻 t1 ? ? ? t n 所 得 到 的 離 散 數 據 組 成 的 序 列 集 合 { x (t1 ), ? , x (t n )}，稱為時間序列，記為 X ? { x (t1 ),? , x (t n )}。 這種有時間意義的序列也稱為動態數據 3/74 1.1 時間序列 時間序列取值一般有兩種方式： (1) X 取值觀測時間點處的瞬間值 (2) X 取值觀測時間點期間的累計值 有些數據雖然不是時間序列，數據與時間無直接關系，但可以近 似看做時間序列。因此，時間序列的廣義定義為：有先後順序的數 據通稱為時間序列。

② 怎樣用matlab做時間序列平穩性檢驗

用matlab做時間序列平穩性檢驗需要作圖、擬合，具體說明如下所示：

根據動態數據作相關圖，進行相關分析，求自相鬥隱旁關函數。相關圖能顯示出變化的趨勢和周期，並能發現跳點和拐點。如果跳點是正確的觀測值，在建模時應考慮進去，如果是反常現象，則應把跳點調整到期望值。

辨識合適的隨機模型，進行曲線擬合，用通用隨機模型去擬合時間序列的觀測數據。對於短的或簡單的時間序列，可用趨勢模型和季節模型加上誤差來進行擬合。對於平穩時間序列，可用通用ARIMA模型及其特殊情況的自回歸模型、滑動平均模型或組合－ARIMA模型等來進行擬合。

(2)時間序列預測模型matlab工具箱擴展閱讀：

時間序列模型作用及影響：

1、根據對系統進行觀測得到的時間序列數據，用曲線擬合方法對系統進行客觀的描述。用ARMA模型擬合時間序列，預測該時間空橡序列未來值。

2、當觀測值取自兩個以上變數時，可用一個時間序列中的變化去說明另一個時間序列中的變化，從而深入了解給定時間序列產生的機理。

3、提供給用戶一套較完整的時間序列攜裂建模分析、進行預測預報的工具，包括平穩無趨勢時間序列分析預測、有趨勢的時間序列預測、具季節性周期的時間序列預測以及差分自回歸滑動平均（ARIMA）建模分析。

③ MATLAB中LS-SVM工具箱的問題

LS-SVM是什麼，題主隨便搜索一下就應該知道了啊。。。

LS-SVM是的縮寫，中文翻譯成「最小二專乘支持向量屬機」，用於非線性分類、回歸、時間序列預測和無監督學習等領域。

至於那兩個函數，trainlssvm用來訓練得到模型，simlssvm則用trainlssvm訓練得到的model為測試集分類或者進行函數擬合（和神經網路中的概念類似）。

工具箱裡面有相應的演示程序（名字都以demo開頭），您可以結合具體的例子去學習。

附件是一個關於該工具箱的說明，供參考。